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La solution HPE Ezmeral Unified Analytics modernise les données et les applications héritées pour optimiser les charges de travail gourmandes en données Edge to Cloud, afin d’offrir l’évolutivité et l’élasticité que requièrent les analyses avancées.
Quel que soit leur secteur d’activité, les organisations s’efforcent d’utiliser l’IA et le ML pour tirer le meilleur parti de leurs données et développer l’innovation commerciale via l’analyse de données. Mais même si elles parviennent à utiliser efficacement les programmes pilotes du machine learning, de nombreuses organisations rencontrent diverses difficultés lorsqu’elles tentent d’exécuter ces programmes en production : problèmes de sécurité, vétusté du matériel, données et workflows cloisonnées, inefficacité des processus et importance des coûts.
Afin de faire bénéficier votre entreprise des avantages du ML et de la science des données, la plateforme HPE GreenLake offre un service cloud de ML à l’échelle de l’entreprise qui permet aux développeurs et aux scientifiques des données de créer, de former et de déployer rapidement des modèles ML – du pilote à la production – quelle que soit leur échelle. Cette solution comprend un matériel stack optimisé, et elle est assurée par HPE Ezmeral ML Ops. Elle fournit aux analystes de données un accès en libre-service à un environnement de test pour le prototypage et les essais, permettant ainsi d’éliminer les retards liés au provisionnement informatique, d’assurer la répétabilité et de réduire le délai de rentabilisation.
Pour vous aider à exploiter les flux de valeur constants qui résident dans vos données, HPE GreenLake introduit une expérience à l’échelle de l’entreprise, fiable de type cloud à l’IA, au ML et à l’analyse, afin d’accélérer vos initiatives de modernisation des données, Edge to Cloud. S’appuyant sur une architecture cloud-native, la prise en charge d’outils de science des données open source, ainsi que des accélérateurs et des structures utilisant l’IA, cette solution fournit le choix et une plateforme flexible, élastique et unifiée pour l’analyse des données et les applications, aussi bien sur site, dans l’edge que dans les clouds publics. Cette expérience cohérente aide les scientifiques des données, les équipes informatiques, les développeurs et les analystes à simplifier les complexités liées aux cycles de vie du machine learning et à la gestion des données à grande échelle, leur permettant de prendre de meilleures décisions, plus rapides, où que soient vos données.
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